## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628

## Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Menggunakan Text Mining Pada Twitter
Asdar Mustofa 1 , Rice Novita 2
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850314529@students.uin-suska.ac.id, 2 rice.novita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850314529@students.uin-suska.ac.id Submitted: 08/06/2022 ; Accepted: 25/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Corona  Virus  Disease  2019  (Covid-19)  saat  ini  menjadi  suatu  pandemi  yang  ada  di  dunia,  termasuk  di  Indonesia. Berbagai  kebijakan  telah  dilakukan  untuk  memutus  rantai  penyebaran  Covid-19  salah  satunya  kebijakan  yang  dilakukan pemerintah  adalah  Pemberlakukan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM).  PPKM  menjadi  salah  satu  topik  yang  banyak dibicarakan  di  sosial  media  termasuk  Twitter.  Tweets  di  Twitter  yang  diberikan  masyarakat  terhadap  kebijakan  PPKM  yang diselenggarakan memunculkan sentimen, jika diolah dengan baik dan benar dapat menjadi bahan evaluasi penerapan PPKM, maka perlu dilakukan klasifikasi sentimen masyarakat menggunakan text mining, pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neightbor  (KNN)  dan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dengan  data  dari  ciutan  Twitter  selama  penyelenggaran  PPKM  setahun terakhir dengan 3.516 data. Dimana didapatkan hasil akurasi bahwa algoritma NBC lebih baik daripada algoritma KNN dengan akurasi  79,67%  berbanding  78,86%,  didapatkan  juga  polaritas  sentimen  masyarakat  terhadap  PPKM  dengan  sentimen  positif sebesar 36,83% dengan jumlah 1.295, sentimen netral  tweets 54,15% dengan jumlah 1.902 tweets, dan sentimen negatif 9,02% dengan jumlah 317 tweets.
Kata Kunci: Covid-19; klasifikasi; text mining; PPKM; KNN; NBC; Twitter
Abstract −Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) is currently a pandemic in the world, including in Indonesia. Various policies have  been  carried  out  to  break  the  chain  of  the  spread  of  Covid-19,  one  of  which  is  the  government's  policy  of  implementing Community Activity Restrictions (PPKM). PPKM is one of the most discussed topics on social media, including Twitter. Tweets on Twitter given by the public to the PPKM policy that was held to evaluate the implementation of PPKM, it is necessary to classify public  sentiment  using  text  mining,  in  this  study  using  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  and  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) algorithms with data from tweets. Twitter during the PPKM last year with 3,516 data. Where the results are that the NBC algorithm is better than the KNN algorithm with an accuracy of 79.67% compared to 78.86%, the polarity of public sentiment towards PPKM is also obtained with positive sentiment of 36.83% with a total of 1,295, neutral sentiment of tweets 54.15% with the number  of 1,902 tweets, and 9.02% negative sentiment with a total of 317 tweets.
Keywords : Covid-19; classification; text mining; PPKM; KNN; NBC; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Sosial media merupakan sarana yang efektif serta efisien untuk berbagi informasi kepada masyarakat umum, sosial media juga dapat memberikan dampak yang signifikan baik pada perubahan negatif maupun positif, sehingga sosial media juga memungkinkan komunikasi terbuka dari latar belakang yang berbeda dengan pemangku kepentingan yang berbeda [1]. Masyarakat Indonesia terkenal sebagai pengguna paling aktif bermedia sosial di dunia [2]. Sosial media yang banyak digunakan dikalangan masyarakat dewasa ini oleh masyarakat Indonesia salah satunya adalah Twitter [3].
Twitter  ialah  salah  satu  contoh  sosial  media  yang  sedang  popular  saat  ini,  Twitter  menggunakan  konsep microblogging yang memiliki user lebih dari 500 juta dan 400 tweets setiap harinya [4]. Microblogging seperti Twitter digunakan  secara  publik  untuk  memberikan  pendapat  maupun  melakukan  penilaian  mengenai  segala  hal  dan mengunggah  postingan dengan  berbagai  opini  melalui tweets [5].  Pengguna  Twitter  saat ini  seperti  orang  dewasa, remaja, dan bahkan anak-anak.
Kelebihan sosial media untuk mengkomunikasikan informasi terbaru maupun informasi penting, sosial media sangat  berperan  sebagai  alur  penyebaran  informasi  bagi  masyarakat  umum  disegala  bidang  [6],  sosial  media  bisa menjadi sistem sensor bagi masyarakat umum dengan menggunakannya. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan media sosial memiliki hashtag atau tagar tertentu, longitude , dan memberikan informasi lokasi dimana postingan tersebut dibuat.  Salah  satu  yang  menjadi  banyak  perbincangan  di  media  sosial  termasuk  Twitter  saat  ini  ialah  mengenai Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) yang terapkan di seluruh kota di Indonesia.
Diselenggarakannya  PPKM  agar  dapat  membantu  mengurangai  laju  dari  kenaikan  dari  angka  positif  kasus Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) [7]. Sejak  pandemi  Covid-19  di Indonesia, pemerintah  telah menetapkan bermacam istilah untuk menghadapi Covid-19. Hingga bulan April 2020, pemerintah memakai setidaknya ada tujuh penamaan yang berbeda-beda. Mulai dari pembatasan sosial berskala besar (PSBB) dari sejak April 2020 hingga yang terbaru yaitu PPKM hingga Juli 2021 [8] . PPKM diterapkan berdasarkan Intruksi Mendagri No.15 Tahun 2021 mengenai PPKM Darurat Covid-19 [9]. Dengan diselenggarakannya PPKM ini berdampak pada kalangan masyarakat, seperti:  tutupnya  pusat-pusat  pemberlanjaan  (1),  bangkrutnya  para  pedagang  pasar  (2),  sulitnya  kondisi  hotel  dan restoran (3), dan jatuhnya omzet pedagang kuliner (4) [10]. Hal ini menimbulkan opinin-opini masyarakat yang ada terhadap kebijakan yang diterapkan, menurut mereka pemberlakuan PPKM yang dilakukan mulai dari pusat sampai ke daerah malah menyengsarakan masyarakat dan dianggap tidak berdampak terhadap pengendalian Covid-19 [11].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628
Penerapan PPKM ini juga banyak memunculkan mural-mural dinding seperti, “Tuhan Aku Lapar”, “404: not found”, “Dipaksa sehat di negara yang sakit” [12]. Opini-Opini juga banyak disampaikan media sosial seperti pada cuitan tweets yang rata-rata mengandung teks. Hal-hal semaca ini seringkali disebut dengan sentimen. Jika diolah dengan baik dan benar, maka dapat menjadi suatu informasi yang bermanfaat. Data-data berbentuk teks tersebut dapat diolah menggunkan text mining yang mana sebagai teknik mengekstrak informasi dari sekumpulan data yang tidak terstruktur berkualitas tinggi serta diperoleh data-data masalah-masalah dalam teks topik terntentu [13].
Pada penelitian ini menerapkan dua algoritma klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Byaes Classifier (NBC). Algoritma ini metode klasifikasinya sangat sederhana dan sangat berguna untuk mengklasifikasikan data baru berdasarkan atribut dan pola pelatihan yang dihasilkan dari titik pelatihan yang paling dekat dengan titik pertanyaan [14] . Selanjutnya  algoritma  NBC  merupakan  algoritma  klasifikasi  statistik  yang  digunakan  untuk memprediksi probabilitas anggota suatu kelas [15].  Kelebihan dari algoritma ini adalah pada dataset yang berukuran besar dapat mengurangi data noise [16] seperti data ciutan pada Twitter.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Hidayat dkk (2019), penelitian ini melakukan pengklasifikasian opini masyarakat terhadap toko online menggunakan KNN dan PNN ( Probabilistic Neural Network ) pada Twitter. Didapatkan hasil akurasi yang  menunjukkan KNN lebih baik dibandingkan PNN dimana KNN memiliki nilai akurasi lebih tertinggi yaitu 71,57% pada data Lazada dan 66,71% pada data Blibli dibandingkan dengan metode PNN yang bernilai akurasi sebesar 68,29% pada data Lazada dan 65,29% pada data Blibli [17]. Kemudian penelitian mengenai Analisis Sentimen Masyarakat Terhadapa PPKM Menggunakan Algoritma NBC pada software RStudio, dengan Hasil berupa  hingga  99  sentimen  positif,  hingga  1%  sentimen  negatif,  atau  dapat  dilihat  dari  hasil  klasifikasi  sentimen. Sebagian  besar  "tidak  diketahui"  atau  tidak  diketahui,  dan  dominan  polaritas  positif  [18].  Kemudiaan  penelitian mengenai  Analisis  Sentimen  Masyarakat  menggunkan  Algoritma  NBC  dan Particle  Swarm  Optimization ,  dengan hasil akurasi sebesar 77,16% dari 302 data tweets [19]. Kemudian penelitani mengenai Sentimen Anallysis of User Review  on  Covid-19  Infomartion  Application  Using  NBC, Support  Vector  Machine ,  and  KNN  didapatkan  hasil diantaranya  akurasi  NBC  lebih  baik  dibandingkan  dengan  KNN  dengan  akurasi  72,3%  berbanding  59,1%  [20]. Selanjutnya  penelitian  mengenai  Penerapan  Algoritma  NBC  dan  PNN  Untuk  Klasifikasi  Nasabah  Bank  Dalam Membayar Kredit, didapatkan hasil PNN memiliki nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan NBC, 93,58% berbanding 89,90% [16].
Penelitian ini bertujuan mendapatkan sentimen masyarakat terhadap kebijakan PPKM dan dapat menjadi bahan evaluasi pemerintah dalam penerapan kebijakan PPKM, serta mendapatkan hasil perbandingan algoritma KNN dan NBC dengan data yang didapatkan melalui crawling data Twitter dengan kata kunci “PPKM” selama setahun terakhir penyelenggaraan PPKM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metodologi penelitian dalam penelitian ini secara garis besar terdiri dari 6 tahapan yang dilakukan. Berikut adalah tahap-tahap dalam penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Tahap awal pada penelitian ini dengan mengumpulkan data yang di dapat dengan metode crawling . Data yang di  kumpulkan  adalah  data tweet pada  Twitter  dengan  kata  kunci  “PPKM”  dengan  jumlah  data  yaitu  3.516  data. Selanjutnya dilakukan preprocessing data , karena data yang di dapatkan adalah data yang tidak terstruktur. Data yang sudah  melalui  tahapan preprocessing  data selanjutnya  dilakukan  pelabelan  untuk  untuk  menentukan  sentimen, pelabelan ini dilakukan secara manual oleh tiga orang yaitu, Nuratika, S.Hum, M.Pd., Dina Hartanti Hermawan, S.Pd., dan  Wahyudi,  S.Pd..  Selanjutnya  dilakukan  pembobotan  kata  menggunakan Term  Frequency-Invers  Document Frequency (TF-IDF)  untuk  mendapatkan  bobot  nilai  pada  setiap  kata.  Pada  proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini menggunakan KNN dan NBC. Tahapan terakhir pada penelitian ini adalaah melakukan analisis hasil klasifikasi dari algoritma yang digunakan, mendapatkan visualisasi kata, dan hasil perbandingan algoritma.

## 2.1 Text Mining
Text mining ialah  sebagai teknik mengekstrak informasi dari sekumpulan data tidak terstruktur berkualitas tinggi serta diperoleh  data-data  masalah-masalah  dalam  teks  topik  terntentu  [13]. Text  Mining dapat  menemukan  informasi penting dari sumber data dengan mengidentifikasi dan memeriksa pola tertentu [21].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628

## 2.2 Algoritma K-Nearest Neightbor (KNN)
KNN merupakan salah satu metode yang memakai algoritma supervised dengan hasil dari query instance yang baru diklasifasikan yang didapat dari data pembelajaran terdekat [22]. KNN termasuk dalam grup pembelajaran berbasis instans.  Algoritma  ini  juga  merupakan  teknik  pembelajaran  yang  malas.  JST  dapat  dilakukan  dengan  mencari sekelompok k objek pada data training yang paling dekat dengan objek pada data testing atau data baru.

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)
NBC mempunyai tingkat akurasi yang tinggi, yaitu akurat, cepat, dan akurat ketika digunakan dalam database yang besar.  Algoritma  ini  dapat  mengklasifikasikan  pohon  keputusan  dan  jaringan  saraf  [23].  NBC  menggunkan  dua tahapan dalam proses klasifikasi, yaitu tahapan trainig dan tahapan classification . Pada tahapan classification , nilai kategori salah satu dokumen ditentukan didasarkan atas istilah-istilah yang muncul pada dokumen rahasia tersebut [24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dan diambil dari data tweets pada Twitter dengan jumlah data 3.516  data,  pengambilan  data  pada  Twitter  dilakukan  dengan  teknik crawling menggunakan  bahasa  pemograman python versi  3.6.0.. Data  yang  digunakan  yaitu  data tweets dengan  kata  kunci  yang  dipakai  yaitu  “PPKM”  dalam rentang waktu April 2021 sampai  Desember 2021. Selanjutnya data tersebut akan di proses di preprocessing  data sebelum diolah menggunakan algoritma Klasifikasi KNN dan NBC, karena data tersebut masih berbentuk data tidak terstruktur.  Selanjutnya  dilakukan  pelabelan  dan  TF-IDF  untuk  memberikan  bobot  nilai  pada  data-data  tersebut. Kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma KNN dan NBC.

## 3.1  Data Awal
Pada tahapan ini, data penelitian yang digunakan adalah data tweets yang didapatkan dari crawling data tweets periode April 2021 sampai Desember 2021. Berikut adalah data awal yang digunakan, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal No username Tweet 1 dkijakarta (2/2)  Jalankan  terus  protokol  kesehatan  3M.  Jangan  keluar  rumah  bila  tdk mendesak. Selalu gunakan masker dgn benar dan jaga jarak bila harus keluar rumah. Sering  cuci  tangan  dgn  sabun.  Ingatkan  sesama  warga.  #JagaJakarta #HadapiBersama #COVID19 #PSBBJakarta #PPKM  https://t.co/ChBrZS7r36 2 dkijakarta
[TERBARU]  Penanganan  #COVID19  di  Jakarta.  (1/2)  Update  data  tes
PCR/antigen, kasus dan vaksinasi DKI Jakarta 4 April 21. Strategi tes, lacak dan isolasi  terus  digencarkan  untuk  temukan  sebanyaknya  kasus  positif  agar  tidak menularkan virus. #JagaJakarta  #PSBBJakarta #PPKM  https://t.co/9dgQoNr05U … … … 3515 pikobar_jabar Ketahui informasi pembagian #PPKM di wilayah Jabar berdasarkan level 2 dan 1 di #PikoData  https://t.co/qsYrXdHOPA 3516 redaksisuma Polda  Lampung  mengingatkan  para  bupati  dan  wali  kota  menerapkan  kebijakan PPKM  Mikro  untuk  mencegah  penyebaran  covid-19.    #poldalampung  #ppkm #ppkmlampung #ppkmmikro #sumaid  https://t.co/N7nrgwsZHh

## 3.2   Preprocessing
Pada  tahapan preprocessing merupakan  kegiatan  untuk  menyiapakan  data  mentah  sebelum  masuk  ke  proses selanjutnya . Preprocessing dapat  dilakukan  dengan  menghapus  data  yang  tidak  terstruktur  ( unsupervised) atau mengubahnya menjadi format suatu data yang lebih mudah untuk diolah atau diproses oleh sistem.

## 3.2.1 Case Folding
Case folding merupakan tahapan pertama dalam preprocessing, case folding dilakukan karenda data awal yang didapat masih beragam tidak hanya teks. Pada tahapan case folding dilakukan penghapusan semua karakter menjadi huruf dan mengubah semuag jenis teks maupun huruf menjadi huruf kecil. Hasil dari case folding dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Data Case Folding
No Tweet
1 (2/2) jalankan terus protokol kesehatan 3m. jangan keluar rumah bila tdk mendesak. selalu gunakan masker dgn benar dan jaga jarak bila harus keluar rumah. sering cuci tangan dgn sabun. ingatkan sesama  warga. #jagajakarta #hadapibersama #covid19 #psbbjakarta #ppkm  https://t.co/chbrzs7r36

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628
2 [terbaru] penanganan #covid19 di jakarta. (1/2) update data tes pcr/antigen, kasus dan vaksinasi dki jakarta 4 april 21. strategi tes, lacak dan isolasi terus digencarkan untuk temukan sebanyaknya kasus positif agar tidak menularkan virus. #jagajakarta  #psbbjakarta #ppkm  https://t.co/9dgqonr05u
… …
3515  ketahui  informasi  pembagian  #ppkm  di  wilayah  jabar  berdasarkan  level  2  dan  1  di  #pikodata https://t.co/qsyrxdhopa
3516  polda  lampung  mengingatkan  para  bupati  dan  wali  kota  menerapkan  kebijakan  ppkm  mikro  untuk mencegah  penyebaran  covid-19.    #poldalampung  #ppkm  #ppkmlampung  #ppkmmikro  #sumaid https://t.co/n7nrgwszhh

## 3.2.2 Cleaning
Data tweets yang diproses dalam format teks terlebih dahulu melalui proses cleaning , dikarenakan pada data tweets dengan bahasa Indonesia masih banyak menggunaka simbol, kalimat maupun kata yang belum baku, angka, hashtag (#), link url, username maupun data kalimat yang duplicate . Hasil dari data cleaning dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Data Cleaning
No Tweet
1 jalankan terus protokol kesehatan m jangan keluar rumah bila tdk mendesak selalu gunakan masker dgn benar dan jaga jarak bila harus keluar rumah sering cuci tangan dgn sabun ingatkan sesama warga
2 terbaru penanganan di jakarta update data tes pcr antigen kasus dan vaksinasi dki jakarta april strategi tes lacak dan isolasi terus digencarkan untuk temukan sebanyaknya kasus positif agar tidak menularkan virus
… …
3515  ketahui informasi pembagian di wilayah jabar berdasarkan level dan di
3516  polda  lampung  mengingatkan  para  bupati  dan  wali  kota  menerapkan  kebijakan  ppkm  mikro  untuk mencegah penyebaran covid
3.2.3 Filtering
Filtering merupakan pengambilan kata-kata yang penting dari sebuah kalimat untuk membuang atau menghilangkan kata-kata atau kalimat tidak penting seperti tanda baca maupun stopword [25] . Daftar kata yang digunakan adalah stoplist yang berjumlah  758 stopwords . Beberapa stopword yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Kata Stopword No Stopword No Stopword No Stopword No Stopword 1 ada 6 akhiri 11 antaranya 16 atas 2 adalah 7 akhirnya 12 apa 17 atau 3 adanya 8 aku 13 apaan 18 ataukah 4 adapun 9 akulah 14 apabila … … 5 akhir 10 antara 15 asalkan 758 yang
Hasil dari preprocessing dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Preprocessing
No Tweet
1 jalankan protokol kesehatan m rumah tdk mendesak masker dgn jaga jarak rumah cuci tangan dgn sabun ingatkan warga
2 terbaru penanganan jakarta update data tes pcr antigen vaksinasi dki jakarta april strategi tes lacak isolasi digencarkan temukan sebanyaknya positif menularkan virus
…
…
3515  ketahui informasi pembagian wilayah jabar berdasarkan level 3516  polda lampung bupati wali kota menerapkan kebijakan ppkm mikro mencegah penyebaran covid

## 3.2.4 Stemming
Pada tahap stemming merupakan tahap menrubah kata yang berimbuhan menjadi akar kata. Pada tahap ini dilakukan dengan  mencari  akar  kata  pada  setiap  kata  menggunakan modul  sastrawi  pada  pyhton.  Hasil  dari  stemming dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Stemming No Stemming
1 jalan protokol sehat m rumah tdk desak masker dgn jaga jarak rumah cuci tangan dgn sabun ingat warga
2 baru tangan jakarta update data tes pcr antigen vaksinasi dki jakarta april strategi tes lacak isolasi gencar temu banyak positif tular virus

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628
…
…
3515  tahu informasi bagi wilayah jabar dasar level
3516  polda lampung bupati wali kota terap bijak ppkm mikro cegah sebar covid

## 3.3   Pelabelan
Data tweets tehadap  PPKM  yang  tersedia  adalah unsupervised data  atau  yang  tidak  berlabel.  Sehingga  diperlukan suatu metode untuk dilakaukan pelabelan pada data tweets tersebut. Pada penelitian ini dilakukan pelabelan data tweets terhadap  PPKM  dilakukan  secara  manual  oleh  tiga  orang  pakar,  yaitu  Nuratika,  S.Hum,  M.Pd., Dina  Hartanti Hermawan, S.Pd., dan Wahyudi, S.Pd. Hasil dari pelabelan data tweets adalah pada kelas positif yaitu 1295 tweets, pada kelas netral yaitu 1904 tweets , dan pada kelas negatif yaitu 317 tweets . Berikut adalah hasil dari pelabelan data tweets terhadap PPKM dapat dilihat pada Tabel 7 dan Gambar 2.
Tabel 7. Hasil Pelabelan No Tweet Sentimen 1 jalankan terus protokol kesehatan m jangan keluar rumah bila tdk mendesak selalu gunakan masker  dgn  benar  dan  jaga  jarak  bila  harus  keluar  rumah  sering  cuci  tangan  dgn  sabun ingatkan sesama warga Positif 2 terbaru penanganan di jakarta update data tes pcr antigen kasus dan vaksinasi dki jakarta april strategi tes lacak dan isolasi terus digencarkan untuk temukan sebanyaknya kasus positif agar tidak menularkan virus Positif … … … 3515  ketahui informasi pembagian di wilayah jabar berdasarkan level dan di Positif 3516  polda lampung mengingatkan para bupati dan wali kota menerapkan kebijakan ppkm mikro untuk mencegah penyebaran covid Positif
Gambar 2. Pelabelan Sentimen

## 3.4   Algoritma K-Nearest Neightbor (KNN)
Pada penelitian ini digunakan 10 split K-Fold Cross Validation pada pembagian data training dan data testing untuk mengahasilkan sebuah akurasi yang akan dibentuk. Data yang digunakan berjumlah 3.516 data set dari data tweets . Setelah dibagi menjadi 10 k, maka nantinya akan dilakukan sebanyak enam kali percobaan menggunakan algoritma KNN dengan parameter K yang memiliki nilai berbeda-beda yaitu k = 5, k = 10, k = 25, k = 50, k = 100, dan k = 200. Hasil dari pembagian data training dan data testing menggunakan 10 K-Fold Cross Validation pada KNN dengan parameter k = 5, k = 10, k = 25, k = 50, k = 100, dan k = 200 dapat dilihat pada Gambar 3 dan Tabel 8.
Positif 36,83% Netral 54,15 Negatif 9,02% 88,00% 90,00% 92,00% 94,00% 96,00% 98,00% 100,00% K- 1 K- 2 K- 3
K- 4 K- 5 K- 6 K- 7 K- 8 K- 9 K- 10 K =  5 K =  10 K =  25 K =  50 K =  100 K =  200

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628
Tabel 8. Hasil dari Pembagian Data Training dengan K-Fold Cross Validation pada NBC K-Fold Parameter K K =  5 K =  10 K =  25 K =  50 K =  100 K =  200 K- 1 69,63% 68,82% 67,61% 67,20% 65,99% 65,99% K- 2 78,86% 78,45% 78,04% 78,04% 79,67% 78,04% K- 3 62,19% 67,88% 66,66% 68,29% 66,66% 67,07% K- 4 53,25% 48,37% 45,93% 39,83% 42,68% 42,27% K- 5 55,28% 58,53% 56,91% 56,50% 58,13% 58,13% K- 6 61,78% 69,10% 66,26% 68,69% 69,10% 69,10% K- 7 62,60% 62,60% 65,44% 67,07% 67,47% 64,47% K- 8 41,05% 44,71% 66,66% 67,88% 67,88% 67,88% K- 9 62,19% 65,44% 63,82% 66,66% 66,26% 66,66% K- 10 72,35% 67,47% 69,10% 69,51% 68,69% 68,69% Nilai Max 78,86% 78,45% 78,04% 78,04% 79,67% 78,04%
Berdasarkan dari Gambar 3 dan Tabel 8 dapat disimpulkan hasil percobaan tertinggi berada pada Parameter k = 10 di split K-4 dengan nilai akurasi sebesar 98,64%.

## 3.5   Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)
Pada penelitian ini pengujian 10 K-Fold Cross Validation pada NBC menggunakan 3.516 data set dari data tweets , pembagian data dibagi menjadi data training dan data testing . Dengan mengulang k-kali secara random untuk dibagi menjadi k himpunan bagian yang paling bebas dengan mengulang k-kali, setiap perulangan dibagi menjadi himpunan pelatihan  dan  himpunan.  Hasil  dari  pembagian data  training dan data  testing menggunakan  10 K-Fold  Cross Validation pada NBC dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil dari Pembagian Data Trainging dengan K-Fold Cross Validation pada NBC K-Fold Akurasi K-1 70,85% K-2 78,86% K-3 71,13% K-4 45,52% K-5 56,09% K-6 67,07% K-7 62,19% K-8 65,04% K-9 70,32% K-10 70,73% Nilai Max 78,86%
Berdasarkan dari Tabel 11 dapat disimpulkan bahwa hasil percobaan tertinggi berada pada split K-3 dengan nilai akurasi sebesar 78,86%.
3.6   Analisis dan Hasil Klasifikasi

## 3.6.1  Perbandingan Akurasi
Percobaan pembagian data menggunakan metode 10 K-Fold Cross Validation , didapatkan hasil perbandingan akurasi antara KNN dan NBC terhadap data t weets . Dimana hasil akurasi dari KNN lebih baik dibandingkan dengan NBC, KNN dengan akurasi  sebesar 79,67% berbanding 78,86 %. Perbandingan akurasi KNN dan NBC dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Perbandingan Akurasi KNN dan NBC
79,67% 78,86%
NBC

## Perbandingan Akurasi KNN dan NBC

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628

## 3.6.2  Visualisasi Kata
Berikut  merupakan  hasil  dari  visualisasi  kata  dengan  memanfaatkan  suatu  situs  web wordclouds yaitu https://wordart.com/ . Kemunculan kata dengan 3 frekuensi tertinggi pada data tweets mengenai PPKM yaitu “Ppkm”, “Level”, dan “Mikro Hasil visualisasi kata pada data tweets mengenai PPKM dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisai Semua Kata
a.   Visualisasi Kata Positif
Kemunculan kata dengan 3 frekuensi tertinggi pada opini netral pada data tweets mengenai PPKM yaitu “Ppkm”, “Level”, dan “Panjang”. Hasil visualisasi kata pada data tweets mengenai PPKM dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Visualisai Opini Positif

## b.   Visualisasi Kata Negatif
Kemunculan kata dengan 3 frekuensi tertinggi pada opini negatif pada data tweets mengenai PPKM yaitu “Ppkm”, “Covid”, dan “Panjang”. Hasil visualisasi kata pada data tweets mengenai PPKM dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Visualisai Opini Negatif

## c.  Visualisasi Kata Netral
Kemunculan kata dengan 3 frekuensi tertinggi pada opini netral pada data tweets mengenai PPKM yaitu “Ppkm”, “Level”, dan “Panjang”. Hasil visualisasi kata pada data tweets mengenai PPKM dapat dilihat pada Gambar 8.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari rangkaian setiap tahapan yang dilakukan menggunkan bahasa python pada data tweets pada Twitter dengan  jumlah  3.516  data  mengenai  tanggapan  masyarakat  terhadap  kebijakan  PPKM,  diperoleh  hasil  yaitu perbandingan akurasi antara  NBC dan KNN dengan akurasi terbaik yaitu KNN 79,67% sedangakan NBC 78,86% dengan  pembagian  data  menggunakan  10 K-Fold  Cross  Validation. Selanjutnya  didapatkan  polaritas sentimen masyarakat terhadap PPKM dengan sentimen positif sebesar 36,83% dengan jumlah  1.295, sentimen netral tweets 54,15%  dengan  jumlah  1.902 tweets ,  dan  sentimen  negatif  9,02%  dengan  jumlah  317 tweets .  Didapatkan  juga kemunculan  kata  dengan  3  frekuensi  tertinggi  yaitu  “Covid”,  “Masyarakat”,  dan  “Kota”. Pada  kelas  positif kemunculan kata dengan 3 frekuensi kata tertinggi yaitu “Ppkm”, “Kota”, dan “Covid”. Pada kelas netral kemunculan kata dengan 3  frekuensi kata tertinggi yaitu “Ppkm”, “Level”, dan “Panjang”. Pada kelas  negatif kemunculan kata dengan 3 frekuensi kata tertinggi yaitu “Ppkm”, “Covid”, dan “Panjang”.

## REFERENCES
[1] D. R. Rahadi, “Perilaku Pengguna Dan Informasi Hoax Di Media Sosial,” Jurnal Manajemen Dan Kewirausahaan, vol. 5, no. 1, pp. 58–70, 2017, doi: 10.26905/jmdk.v5i1.1342.
[2] Liputan6,  “Jumlah  Pengguna  Instagram  dan  Facebook  Indonesia  Terbesar  ke-4  di  Dunia  -  Tekno  Liputan6.com,”  2019. https://www.liputan6.com/tekno/read/3998624/jumlah-pengguna-instagram-dan-facebook-indonesia-terbesar-ke-4-di-dunia (accessed Nov. 10, 2021).
[3] suara.com,  “Jumlah  Pengguna  Media  Sosial  Indonesia  Capai  191,4  Juta  per  2022  -  Bagian  2.” https://www.suara.com/tekno/2022/02/23/191809/jumlah-pengguna-media-sosial-indonesia-capai-1914-juta-per- 2022?page=2 (accessed Feb. 27, 2022).
[4] M. S.  Hadna,  P.  I.  Santosa,  and W.  W.  Winarno,  “Studi  Literatur  Tentang  Perbandingan  Metode Untuk  Proses  Analisis Sentimen Di Twitter,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 2016, no. Sentika, pp. 57–64, 2016.
[5] Hartanto, “Text Mining Dan Sentimen Analisis Twitter Pada Gerakan Lgbt,” Intuisi : Jurnal Psikologi Ilmiah, vol. 9, no. 1, pp. 18–25, 2017, doi: 10.15294/intuisi.v9i1.9561.
[6] Y.  Fitriani,  “Analisis  Pemanfaatan  Berbagai  Media  Sosial  sebagai  Sarana  Penyebaran  Informasi  bagi  Masyarakat,” Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 19, no. 2, p. 152, 2017.
[7] Tribunnews.com,  “Apa  Itu  PPKM?  Simak  Penjelasannya  dan  Ini  Rincian  Lengkap  Aturannya,”  2021. https://www.tribunnews.com/corona/2021/07/12/apa-itu-ppkm-simak-penjelasannya-dan-ini-rincian-lengkap-aturannya (accessed Nov. 10, 2021).
[8] Nasional  Tempo.co,  “Gonta-ganti  Istilah  Penanganan  Covid-19:  PSBB  Hingga  Terkini  PPKM  Level  4  ,”  2021. https://nasional.tempo.co/read/1486390/gonta-ganti-istilah-penanganan-covid-19-psbb-hingga-terkini-ppkm-level- 4/fullview=ok (accessed Nov. 10, 2021).
[9] H. Y. P. Sibuea, “Penegakan Hukum Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Darurat Jawa dan Bali,” Info Singkat, vol. XIII, pp. 1–6, 2021.
[10]  detikFinance, “Begini Pahitnya Dampak dari PPKM Darurat - Halaman 2,” 2021. https://finance.detik.com/berita-ekonomi- bisnis/d-5648999/begini-pahitnya-dampak-dari-ppkm-darurat/2 (accessed Nov. 10, 2021).
[11]  Top Jabar,  “Demo  Tolak  PPKM:  Si  Miskin  Teriak  Lapar,  Si  Kaya  Teriak  Prokes,”  2021. https://topjabar.co/2021/07/21/demo-tolak-ppkm-si-miskin-teriak-lapar-si-kaya-teriak-prokes/peristiwa/30543/ (accessed Nov. 10, 2021).
[12]  JawaPos.com, “Graffiti dan Mural: Curahan Hati Rakyat tentang PPKM,” 2021.
https://radarbanyuwangi.jawapos.com/kolom/27/08/2021/graffiti-dan-mural-curahan-hati-rakyat-tentang-ppkm (accessed Nov. 29, 2021).
[13]  F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter,”  INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[14]  G. N. Bagaskoro, M. A. Fauzi, and P. P. Adikara, “Penerapan Klasifikasi Tweets Pada Berita Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Query Expansion Berbasis Distributional Semantic,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, vol. 2, no. 10, pp. 3849–3855, 2018.
[15]  A. Tarigan, E. Wahyudi, and J. Adhiva, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Siak Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,”  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri  (SNTIKI)  11,  no. November, pp. 187–196, 2019.
[16]  T. Qurahman, “Klasifikasi Nasabah DAlam Membayar Kredit Bank Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Probabilistic Neural Network,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2019.
[17]  A. Hidayat, Mustakim, M. Z. Fauzi, and I. Syukra, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dan Probabilistic Neural Network untuk Analisis Opini Masyarakat Terhadap Toko Online di Indonesia,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 11, no. November, pp. 254–261, 2019.
[18]  T.  Krisdiyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Kebijakan  PPKM  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 7, no. 1, pp. 32–37, 2021.
[19]  S. D. Pramukti, A. Nugroho, and A. S. Sunge, “Analisis Sentimen Masyarakat Dengan Metode Naïve Bayes dan Particle Swarm Optimization,” Techno.Com, vol. 21, no. 1, pp. 61–74, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5332.
[20]  A. Salma and W. Silfianti, “Sentiment Analysis of User Reviews on COVID-19 Information Applications Using Naive Bayes Classifier , Support Vector Machine , and K-Nearest Neighbor,” vol. 6, no. 4, pp. 158–162, 2021.
[21]  J.  A.  Pratama,  Y.  Suprijadi,  and  Z.  Zulhanif,  “The  Analisis  Sentimen  Sosial  Media  Twitter  Dengan  Algoritma  Machine Learning Menggunakan Software R,” Jurnal Fourier, 2017, doi: 10.14421/fourier.2017.62.85-89.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 200 − 208 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1628
[22]  N. D. Mentari, M. A. Fauzi, and L. Muflikhah, “Analisis Sentimen Kurikulum 2013 Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Feature Selection Query Expansion Ranking,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, vol. 2, no. 8, pp. 2739–2743, 2018.
[23]  W. Muslehatin, M. Ibnu, and Mustakim, “Penerapan Naïve Bayes Classification untuk Klasifikasi Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi UIN Suska Riau,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), pp. 250–256, 2017.
[24]  I. M. B. S. Darma, R. S. Perdana, and Indriati, “Penerapan Sentimen Analisis Acara Televisi Pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Algoritma Genetika sebagai Metode Seleksi Fitur,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2018.
[25]  W. Gata, “Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Data Content Berita SMS,” vol. 6, pp. 1–13, 2017.